Deep Convolutional Network Based 3D Target Modeling for Multi-view Video
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the 3D target modeling method under multi-view video based on deep convolutional network.Through the detailed exposition of the basic theory of 3D target modeling technology and the complete derivation of non-uniform rational B spline curve, this paper establishes technical support such as camera coordinate system for the generation of 3D target model.According to the basic structure of Deep Convolutional Network (DCNN), a DCNN network model suitable for the research scenario of this paper is established, and the model is utilized for feature extraction of images in multi-view videos.The softargmin algorithm is used to generate the parallax map for parallax estimation in the parallax calculation stage.According to the parallax map, voxel-based 3D reconstruction of the target in the multiview video is performed, and the surface reconstruction of the voxel model is performed using the Marching Cubes algorithm, and after obtaining the surface model of the target object, texture mapping is performed to enhance the realism of the model.The deep convolutional network based 3D building method in this paper can effectively realize the feature extraction of target objects in multi-view video.In 3D target modeling, the model in this paper achieves good results on both public and measured datasets, and has obvious performance superiority and generalization ability compared with other methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».